tensorflowのtf.assignについて

前提・実現したいこと

初期値10000を10で割った数を出力したい
tf.assign関数で、割った数だけ代入できないのですが何故ですか？足し算などは正しく出力されます。
■■な機能を実装中に以下のエラーメッセージが発生しました。

発生している問題・エラーメッセージ

エラーメッセージ

ValueError Traceback (most recent call last)
/tensorflow-1.15.2/python3.6/tensorflow_core/python/framework/op_def_library.py in _apply_op_helper(self, op_type_name, name, **keywords)
527 as_ref=input_arg.is_ref,
--> 528 preferred_dtype=default_dtype)
529 except TypeError as err:

4 frames
ValueError: Tensor conversion requested dtype int32 for Tensor with dtype float64: <tf.Tensor 'truediv_9:0' shape=() dtype=float64>

During handling of the above exception, another exception occurred:

TypeError Traceback (most recent call last)
/tensorflow-1.15.2/python3.6/tensorflow_core/python/framework/op_def_library.py in _apply_op_helper(self, op_type_name, name, **keywords)
562 "%s type %s of argument '%s'." %
563 (prefix, dtypes.as_dtype(attrs[input_arg.type_attr]).name,
--> 564 inferred_from[input_arg.type_attr]))
565
566 types = [values.dtype]

TypeError: Input 'value' of 'Assign' Op has type float64 that does not match type int32 of argument 'ref'.
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該当のソースコード

ソースコード
import tensorflow as tf
val=tf.Variable(10000)
ass=tf.assign(val,tf.divide(val,10))

sess=tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
for i in range(5):
 print(sess.run(val))
 sess.run(ass)
sess.close()